Как бизнес автоматизирует задачи с помощью NLP: три реальных сценария

Обработка естественного языка (Natural Language Processing) — один из самых перспективных инструментов на сегодняшний день для автоматизации корпоративных процессов, как в крупных, так и в небольших компаниях.  

Это технология машинного обучения, которая позволяет компьютерам воспринимать, анализировать и интерпретировать человеческую речь и текст. NLP помогает компаниям автоматизировать работу с огромным объёмом неструктурированных данных: письмами, чатами, сообщения ми из мессенджеров, публикациями в соцсетях, аудио и видео.

В этой статье мы рассмотрим три конкретных бизнес-сценария, где автоматизация на базе NLP даёт ощутимый эффект, и поделимся примерами решений, реализованных командой BPA Technologies.

Кейсы применения искусственного интеллекта в автоматизации бизнес-процессов

1. Классификация и маршрутизация клиентских заявок

Одна из самых популярных задач, которую решают с помощью NLP — это автоматическая классификация входящих сообщений. При большом объёме обращений от клиентов, партнёров или сотрудников вручную сортировать всё становится неэффективно.

Система на базе обработки текста определяет категорию обращения (например, "жалоба", "вопрос по заказу" или "технический сбой") и перенаправляет его в нужный отдел или назначает исполнителя. Такая технология помогает:

• Сократить время на первичную обработку;

• Снизить нагрузку на call-центр и поддержку;

• Минимизировать человеческие ошибки.

NLP может справиться даже с нестандартными запросами. Например, во многих сферах сотрудники или клиенты формулируют запросы в свободной форме. "У меня не работает программа", "Я не получил документ", "Когда будут выходные?" — такие сообщения трудно поддаются стандартной маршрутизации.

С помощью NLP система распознаёт ключевые слова, контекст и тональность, интерпретирует смысл и предлагает готовое решение или запускает нужный бизнес-процесс.

2. Голосовые команды и умные чат-боты

Современные голосовые интерфейсы и чат-боты, использующие NLP, позволяют взаимодействовать с бизнесом через естественные команды. Сотрудники или клиенты могут просто сказать:

"Покажи график смен",

"Сколько заказов сегодня выполнено?",

"Когда следующая доставка?" —  а у системы уже есть ответ.

Такие решения особенно востребованы в логистике, HR, клиентской поддержке.

Чат-боты на NLP-основе не просто отправляют заготовленные ответы, а реально «понимают», что пишет пользователь. Это позволяет автоматизировать сложные сценарии взаимодействия — от обработки заявок до заказа документов или бронирования ресурсов.

3. Автоматическая генерация и редактирование документов

NLP может не только понимать тексты, но также генерировать их.  Например, создавать черновики писем, шаблоны договоров, предложения, анкеты и отчеты. Это экономит время и снижает нагрузку на сотрудников, особенно при работе с повторяющимися и рутинными задачами и процессами.

Подобные функции также применяются в RPA-решениях и автоматизации документооборота.

Почему стоит использовать AI-сервисы в бизнесе

Использование подобных ИИ-решений в бизнесе даёт компаниям целый ряд ощутимых преимуществ. В первую очередь, это позволяет значительно сократить затраты на процессы, которые обычно требуют больших ресурсов: поддержку, аналитику и ручную обработку обращений.

Благодаря быстрому анализу текста и речи системы на основе NLP позволяют практически мгновенно реагировать на запросы клиентов и сотрудников, повышая скорость обслуживания и снижая нагрузку на персонал. Кроме того, такие технологии способствуют улучшению качества данных: они позволяют структурировать неформальную информацию, выявлять ошибки и повышать точность внутренних процессов.

Решения на базе NLP легко масштабируются — они адаптируются под новые сценарии и типы входящих данных без необходимости полной переработки системы. Всё это в совокупности положительно влияет на общий пользовательский опыт, повышая удовлетворённость клиентов и вовлечённость сотрудников.

С чего начать внедрение ИИ-решений в вашей компании

Внедрение решений на базе искусственного интеллекта (в том числе NLP) стоит начинать с понимания конкретных задач: что именно вы хотите автоматизировать — обработку обращений, маршрутизацию заявок, голосовые команды или, например, внутренние HR-запросы. Даже если вы пока не используете ИИ, но у вас уже есть потоки текстовых или голосовых данных (чаты, письма, формы, звонки), это уже основа для построения интеллектуальных систем.

Следующий шаг — оценить, какие данные накоплены, и можно ли на их основе запускать пилот. Системы на базе NLP хорошо интегрируются с корпоративными порталами, CRM и сервисами поддержки. Команда BPA Technologies помогает провести аудит бизнес-процессов, определить потенциал автоматизации и разработать модуль, адаптированный под ваши задачи. Такой подход позволяет начать с небольшого участка, протестировать эффективность, а затем масштабировать решение.

После того как вы определили пилотную задачу и убедились, что у вас есть исходные данные, следующий шаг состоит в том, чтобы перевести ваше намерение в простой план действий.

• Во-первых, сформируйте команду проекта на уровне заказчика: назначьте ответственного «спонсора» со стороны бизнеса, операционного менеджера и представителя IT — но не для того, чтобы они писали код, а чтобы они вместе координировали подготовку данных, общались с вендором и принимали ключевые решения.
• Во-вторых, определите критерии успеха пилота. Какая экономия человеко-часов общего фонда уже считается выигрышем? На сколько процентов должен вырасти уровень клиентского сервиса? Как быстро вы хотите вернуть инвестиции? Если вы заранее договоритесь о метриках (сокращение очереди, скорость ответа, уровень автоматизации), это позволит легко оценить результат и принять решение о масштабировании.
• В-третьих, проведите подготовительную работу с командой. Объясните сотрудникам, зачем будет внедрён ИИ-модуль: он не «заменит» оператора, а поможет перераспределить рутинную нагрузку на действительно ценные задачи. Поделитесь самыми простыми примерами: «сейчас на классификацию обращений уходит по пять минут, модель сможет давать первый черновой ответ менее чем за 15 секунд». Это позволит снять опасения и получить активную поддержку людей «в полях».
• Далее, запустите пилот на ограниченном участке: выберите один канал и один сценарий (например, первичная классификация писем в техподдержку или маршрутизация звонков на нужного специалиста). Важно, чтобы в течение первых двух-трёх недель вы уже имели первые цифры: сколько запросов обработано автоматически, как изменилась скорость реакции, сколько ручной работы удалось снять.
• После этого настало время корректировок и доработок. Вместо того чтобы «запустить и забыть», соберите обратную связь от операторов и менеджеров, изучите ситуации, когда система «не догадается» или ошибается. Совместно с командой внедрения (например, BPA Technologies) вы уточняете бизнес-правила, дообучаете модель, настраиваете правила эскалации — и добиваетесь устойчивой работы на уровне 80–90 % точности.
• Наконец, масштабируйте решение на другие процессы и каналы. Как только пилот покажет положительный эффект, вы можете расширить ИИ-ассистента на новые виды обращений, автоматизировать смежные задачи (например, первичный разбор HR-запросов, составление отчётов или проверку документальных форм) и постепенно превратить ИИ-модуль в неотъемлемую часть ежедневной работы.

Завершая этот цикл, вы получаете не «волшебное приложение», а отлаженный инструмент, который приносит реальную пользу бизнесу: экономит время, сокращает ошибки и позволяет вашей команде сосредоточиться на задачах, требующих человеческого опыта и креатива.

Что вы получаете?

В итоге внедрение ИИ-решений по такому поэтапному сценарию превращает ваши данные в действующий актив: вы снижаете нагрузку на операторов, ускоряете обработку запросов и получаете прозрачные метрики эффективности. Начав с небольшого пилота, вы получаете доказательства экономии времени и ресурсов, а затем масштабируете модуль на всё больше направлений — от поддержки клиентов до внутренних HR-процессов.

Компания BPA Technologies готова стать вашим надёжным партнёром на этом пути. Мы помогаем:

• провести глубокий аудит ваших бизнес-процессов и данных;
• выбрать приоритетные сценарии для пилотного запуска;
• разработать и адаптировать NLP-модуль «под ключ»;
• интегрировать его в CRM, портал поддержки или любую корпоративную систему;
• обучить вашу команду работать с новой платформой;
• обеспечить постоянную поддержку, дообучение модели и сопровождение при масштабировании.

С BPA вы получаете не просто подрядчика, а единую команду аналитиков, разработчиков и экспертов по внедрению ИИ, готовых работать рядом с вами на всех этапах проекта. Напишите нам — и мы вместе создадим интеллектуальную систему, которая станет драйвером роста вашего бизнеса.

Читайте больше об информационных технологиях, автоматизации и искуственном интеллекте в нашем TG-канале

‍